基于随机游走的交互式图像分割算法研究

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图像分割是图像处理的一个重要组成部分,为了满足复杂图像的分割要求,人们在分割过程中人为地指定某些信息作为输入,提出了交互式图像分割方法。近年来,交互式图像分割已经成为研究的热点。本文在对现有的交互式图像分割算法系统分析的基础上,重点研究了随机游走算法。通过实验仿真,指出了传统随机游走算法存在的问题:计算时间问题、噪声干扰问题、交互式操作问题以及深度凹陷问题。针对所提问题,提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用多项式马氏距离来定义区域之间的权值,不仅考虑图像的灰度特征和空间特征,同时还考虑了用户的输入数据,因而能够很好的表达出区域之间的相似性;再次,对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并;最后,利用用户标记的种子点进行进一步游走和校正,实现图像的最终分割。为了验证本文所提出方法的有效性和实用性,分别对自然图像和医学图像进行实验仿真。实验结果表明,改进算法简化了用户的交互式操作,提高了分割的抗噪声性能,改善了深度凹陷区域的分割效果。
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